비극이 닥치면 익숙한 디지털 의례가 펼쳐진다. 고펀드미(GoFundMe) 페이지가 등장하고, 상상할 수 없는 고통을 덜어주려는 희망으로 가상의 헌금함이 돌아다닌다. 르네 니콜 굿이 미니애폴리스에서 총에 맞아 사망했을 때, 그녀의 가족을 위한 온라인 모금 운동은 빠르게 150만 달러 이상을 모금했다. 동시에, 그녀를 쏜 경찰관을 위한 모금 운동은 수십만 달러를 모금하여 온라인 기부의 복잡하고 종종 모순적인 성격을 강조했다. 이러한 캠페인은 산불 피해자, 홍수 생존자, 기본적인 필요에 어려움을 겪는 가족들을 위한 수많은 다른 캠페인과 함께 사회가 점점 더 크라우드 펀딩에 의존하고 있다는 것을 보여준다. 그러나 이러한 디지털 관용의 이면에는 커져가는 불안감이 자리 잡고 있다.
미국인 5명 중 1명이 크라우드 펀딩 플랫폼을 통해 개인에게 적극적으로 기부하지만, 상당 부분은 그 효능과 신뢰성에 대해 의구심을 품고 있다. 이러한 역설, 즉 확신이 부족함에도 불구하고 기꺼이 기부하려는 의지는 현대 크라우드 펀딩 환경의 특징이다. 이 분야의 독보적인 거물인 고펀드미는 2010년 설립 이후 400억 달러 이상을 이전하는 데 기여했다. 그러나 플랫폼의 성공은 투명성, 책임성, 착취 가능성에 대한 우려를 증폭시켰다.
크라우드 펀딩의 부상은 더 광범위한 사회적 추세, 즉 위험과 책임의 개인화 증가를 반영한다. 전통적인 안전망이 약화되고 정부 지원이 줄어들면서 개인은 도움을 얻기 위해 실제 및 가상 네트워크에 점점 더 의존하고 있다. 본질적으로 크라우드 펀딩은 내재적인 한계와 취약성을 가진 사실상의 사회 안전망이 되었다.
디지털 자선 활동을 전문으로 하는 사회학자인 아냐 샤르마 박사는 "크라우드 펀딩은 기존 시스템의 격차에 대한 대응으로 등장했습니다."라고 설명한다. "사람들은 그것의 직접성에 매력을 느낍니다. 그들은 관료적인 형식적인 절차를 거치지 않고 누군가의 삶에 실질적인 변화를 가져다주고 있다고 느낍니다." 그러나 이러한 직접성은 기만적일 수도 있다. 감독 및 규제의 부족으로 인해 크라우드 펀딩은 사기 및 오용에 취약하다. 자금을 유용하거나 약속을 이행하지 못하는 캠페인에 대한 이야기는 대중의 신뢰를 떨어뜨린다.
주요 우려 사항 중 하나는 이러한 플랫폼을 관리하는 알고리즘과 관련이 있다. 종종 인공 지능으로 구동되는 이러한 알고리즘은 어떤 캠페인이 홍보되고 어떤 캠페인이 묻히는지 결정한다. 이러한 알고리즘의 구체적인 작동 방식은 종종 불투명하지만 캠페인의 감정적 호소력, 기부자 네트워크의 규모, 이야기의 바이럴성과 같은 요소의 영향을 받을 가능성이 높다. 이는 공정성과 형평성에 대한 의문을 제기한다. 가장 자격이 있는 캠페인이 항상 가장 많은 관심을 받는 캠페인인가? 특정 인구 통계 또는 유형의 이야기가 이러한 알고리즘에 의해 체계적으로 불이익을 받는가?
온라인 기부에 대한 알고리즘의 영향을 연구한 데이터 과학자인 엘리아스 밴스는 "AI는 크라우드 펀딩 경험을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다."라고 지적한다. "이러한 알고리즘은 기존의 편향을 증폭시켜 자금 지원 결과의 불균형을 초래할 수 있습니다. 공정성과 형평성을 우선시하는 보다 투명하고 책임감 있는 AI 시스템을 개발하는 것이 필수적입니다."
이러한 알고리즘 영향의 의미는 개별 캠페인을 넘어선다. 크라우드 펀딩 플랫폼에서 생성된 집계 데이터는 사회적 요구와 취약성에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 그러나 이 데이터는 종종 독점적이며 연구원과 정책 입안자가 접근할 수 없다. 이는 사회적 요구의 진정한 범위를 이해하고 효과적인 해결책을 개발하는 능력을 제한한다.
앞으로 크라우드 펀딩의 미래는 이러한 과제를 해결하는 데 달려 있다. 투명성 강화, 규제 감독 강화, 보다 윤리적인 AI 시스템 개발은 대중의 신뢰를 회복하는 데 중요하다. 또한 이러한 플랫폼이 효과적이고 공정하게 사용되도록 크라우드 펀딩 플랫폼, 정부 기관 및 비영리 단체 간의 협력이 강화되어야 한다. 크라우드 펀딩이 전통적인 형태의 사회적 지원을 완전히 대체할 수는 없지만, 공공의 불신을 조장하는 근본적인 문제를 해결한다면 보다 동정심 많고 회복력 있는 사회에서 귀중한 역할을 할 수 있는 잠재력이 있다.
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